Как искусственный интеллект изменит покупку новогодних подарков: прогноз эксперта

Ресурс человека как потребителя ограничен. Он не может держать в голове информацию обо всех товарах на рынке, анализировать динамику цен в зависимости от сезонности и мгновенно соотносить все свойства конкретного товара с его стоимостью.

На решение о покупке влияет множество факторов. Если отец хочет сделать подарок дочери, он будет согласен потратить больше, даже если за этот конкретный товар не готов платить такую сумму.

Так было и в 19-м веке, когда покупатель приходил на рынок, и сейчас, после появления маркетплейсов, мало что изменилось. Информации стало гораздо больше, но у человека до сих пор не хватает времени, чтобы ее проанализировать. При этом определенные товары перетягивают на себя внимание за счет маркетинговых инструментов.

Появление нейросетевых моделей позволяет приблизиться к идее свободного рынка. Они могут обрабатывать большие объемы данных, не обращая внимания на акции и рекламу. Поэтому покупку подарков, как и других товаров, вскоре можно будет переложить на нейросеть.

Читайте по теме:

Цифровые клоны: новое слово в клиентском сервисе

Что россияне чаще всего покупали в 2023 году: аналитика по продажам на маркетплейсах

Этап 1. Нейросеть находит подарок, но решение о покупке остается за человеком

Благодаря произошедшему в этом году прогрессу в области больших языковых моделей (LLM), появилась хорошая основа для создания LLM-агентов, которые умеют работать не в только в формате чата, но и работать с некоторой средой. Например, анализировать интернет, базу данных и другое.

Появляются сервисы, которые по запросу подбирают нужные товары. Пока они не распространены в России, но в мире начинают использоваться. Например, AI-помощник от SIA умеет находить товар по запросу пользователя на сайте магазина. Решение в первую очередь ориентировано на продавцов: разработчики предлагают встроить помощника в виджет на сайте, чтобы покупатели могли проще и быстрее найти нужный товар.

Аналогичное решение создала компания Mimacom. Разработчик представляет умного ассистента для ретейлеров, который сможет общаться с покупателями в мессенджере.

Модель может работать как агрегатор информации, чтобы определить, когда выгоднее сделать покупку. Человеку будет достаточно загрузить параметры подарка в задачу, и нейросетевая модель в нужный момент пришлет уведомление: «22 ноября, скидка на конструктор, доставка к 15 декабря».

Покупателю не придется самому искать маркетплейсы, сравнивать цены, ждать объявления акций и выяснять условия доставки. Достаточно определить, что дарить, в какие сроки и по какой цене. Человек все еще будет сам принимать решение о покупке, но поиск делегирует ИИ.

Такая модель может быть полезна не только пользователям как физическим лицам, но и бизнесу. Например, применяться при поиске и анализе закупок. А начиналось это совсем не с новогодних подарков, а с биржевой активности.

Искусственный интеллект повлиял на стремительное развитие квантовых фондов, где используют в том числе и нейросетевые модели в качестве инструмента для принятия инвестиционных решений.

Этап 2. Нейросеть больше не спрашивает, что подарить

Однако самое сложное — не купить подарок, а подобрать его под конкретный психотип человека и в принципе не забыть, что этот подарок надо сделать. И даже отреагировать на уведомление нейросети иногда непросто: пуш со срочной скидкой может прийти в три часа ночи. Покупателю все равно нужно сделать заказ самому, а это лишнее действие.

Это может работать так: пользователь выделяет депозит, перечисляет, кого нужно поздравить, и вводит дату. Покупатель полностью перекладывает ответственность за выбор подарка на нейросеть. Модель сама «бежит» по маркетплейсам, ищет, сравнивает, определяет, выбирает лучшие варианты. Она пытается максимально сэкономить деньги или максимизировать результат.

Производителям тоже будет необходимо менять подход к методам сбыта продукции, маркетингу и адаптироваться к работе на цифровом рынке. Нейросеть не обратит внимание на акцию «Три по цене двух». Она будет находить неизвестные, маленькие интернет-магазины, где выгоднее купить конкретный товар.

Читайте также: IT-аутстаффинг: плюсы и минусы работы с «арендованными» сотрудниками

Этап 3. Условия сделки согласуют нейросети, а не продавец и покупатель

Сейчас искусственный интеллект помогает продавцам товаров и услуг определять наиболее перспективную аудиторию для продаж, оценивая поведение пользователей.

Чтобы показать рекламные объявления, подходящие интересам потенциального покупателя, «Яндекс.Директ» анализирует поисковые запросы человека, геолокацию, личные данные и другие сведения. На основе этой информации система находит аудиторию для показа рекламы и подсказывает, как делать кампании эффективнее.

Маркетплейсы, в свою очередь, с помощью ИИ строят системы динамического ценообразования. Ozon мониторит предложения на самой площадке и на площадках конкурентов, в том числе Wildberries. Продавцу достаточно включить готовую стратегию: система будет менять цены автоматически.

Также маркетплейсы применяют системы рекомендаций на основе того, что человек покупал, смотрел или добавлял в корзину. В основе алгоритма на Ozon — модели машинного обучения, которые анализируют вероятность взаимодействия пользователя с каждым товаром.

Одна со стороны покупателя, а вторая со стороны продавца. Модели будут подстраиваться друг под друга, оперативно менять предложения, находить win-win, чтобы сделка состоялась.

Процесс покупки и продажи будет полностью автоматизирован: людям не нужно будет включаться в процесс. Тот, кто хотел купить, — купил, а тот, кто хотел продать, — продал. Но все действия для этого выполнил искусственный интеллект.

Возможно, спустя 30–50 лет мы окажемся в ситуации, что все деньги человека привязаны к нейросетевой модели. Искусственный интеллект, будто экономка в доме аристократа, возьмет на себя заказ товаров, продуктов, оплату налогов и счетов за коммунальные услуги.

Нейросетевая модель будет знать, что нужно поменять фильтр для воды. Выберет его, закажет и оплатит. А человеку даже думать об этом не придется: все будет работать само по себе.

Фото: Unsplash